Stable Diffusion是一種文本到圖像生成的大型深度學(xué)習(xí)模型,它可以根據(jù)文本的描述生成詳細(xì)的圖像,也可以用于其他任務(wù),如圖像修復(fù)、圖像擴展、圖像翻譯等。
它是基于潛在擴散模型(Latent Diffusion Model)的一種變體,通過對圖像添加和去除噪聲來訓(xùn)練和生成圖像。
該模型由Stability AI和LAION聯(lián)合開發(fā),目前是一個開源的AI平臺,有很多用戶和開發(fā)者貢獻(xiàn)了不同的預(yù)訓(xùn)練模型和插件。
一般情況下,跑Stable Diffusion需要的配置:
英偉達(dá)(Nvidia)的獨立顯卡,顯存不少于4GB,推薦8GB以上;內(nèi)存8GB以上,推薦16GB或以上;硬盤40GB以上的可用空間,最好是固態(tài)硬盤;操作系統(tǒng)支持Windows 10/11,macOS(僅限Apple Silicon或更新版本),Linux等。
但最近有人在樹莓派Zero 2上運行Stable Diffusion了,而樹莓派Zero 2 只是內(nèi)存512MB 的單板計算機。
它的配置和規(guī)格如下:
處理器:Broadcom BCM2710A1,四核64位SoC(Arm Cortex-A53 @ 1GHz)
內(nèi)存:512MB LPDDR2
通訊:2.4GHz IEEE 802.11b/g/n無線局域網(wǎng),藍(lán)牙4.2,BLE,帶天線的屏蔽罩
HAT兼容的40針I(yè)/O頭插座(未焊接)
microSD卡插槽
視頻:HDMI接口
復(fù)合的視頻和復(fù)位引腳焊點
多媒體:H.264, MPEG-4解碼(1080p30)
H.264編碼(1080p30)
OpenGL ES 1.1, 2.0圖形
工作溫度:-20°C to +70°C
Raspberry Pi Zero 2 W的尺寸是65mm × 30mm,與原來的Raspberry Pi Zero一樣。它的性能比原來的單核Raspberry Pi Zero提高了五倍。一般用于智能家居、物聯(lián)網(wǎng)等項目。
為了讓更多低配置的計算機也能用Stable Diffusion出圖。
一個名為vitoplantamura的開發(fā)者決定寫一個超小的推理庫,讓260MB內(nèi)存的單板機也能將Stable Diffusion跑起來。終于,他成功了。
他用C++開發(fā)的OnnxStream,是一個能夠在低內(nèi)存設(shè)備上運行 Stable Diffusion 的推理庫,它通過分離推理引擎和權(quán)重提供器,以及量化等技術(shù),完成了在樹莓派 Zero 2 上生成圖像的挑戰(zhàn)。
與微軟的OnnxStream相比,vitoplantamura的OnnxStream只需要 1/55 的內(nèi)存就可以達(dá)到同樣的效果,但(在 CPU 上的)速度只比前者慢 0.5-2 倍。
雖然運行速度較慢,但它卻是大模型在更小、更有限的設(shè)備上部署的嶄新嘗試。
審核編輯:劉清
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原文標(biāo)題:樹莓派能跑Stable Diffusion了
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